腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
返回腾讯云官网
数据挖掘
一个分享机器学习和大数据挖掘的栏目
专栏作者
举报
197
文章
383554
阅读量
37
订阅数
订阅专栏
申请加入专栏
全部文章（197）
python（61）
编程算法（21）
爬虫（13）
html（12）
selenium（12）
机器学习（9）
spark（9）
linux（8）
javascript（7）
神经网络（7）
json（6）
git（6）
深度学习（6）
正则表达式（6）
dataframe（6）
python3（6）
scala（5）
sql（5）
github（5）
人工智能（5）
开源（5）
hadoop（5）
java（4）
php（4）
bash（4）
xml（4）
打包（4）
http（4）
网络安全（4）
go（3）
数据库（3）
ide（3）
bash 指令（3）
ssh（3）
监督学习（3）
决策树（3）
线性回归（3）
data（3）
浏览器（3）
系统（3）
c 语言（2）
css（2）
jquery（2）
matlab（2）
jar（2）
命令行工具（2）
xslt & xpath（2）
hive（2）
numpy（2）
面向对象编程（2）
推荐系统（2）
tcp/ip（2）
markdown（2）
微信（2）
安全（2）
数据分析（2）
网站建设（2）
amazon（2）
apply（2）
pdf（2）
string（2）
测试（2）
程序（2）
排序（2）
搜索（2）
字符串（2）
ICP备案（1）
官方文档（1）
数据挖掘（1）
c++（1）
ruby（1）
oracle（1）
web.py（1）
maven（1）
搜索引擎（1）
unix（1）
ubuntu（1）
centos（1）
mapreduce（1）
文字识别（1）
腾讯云测试服务（1）
图像处理（1）
网站（1）
电商（1）
存储（1）
缓存（1）
图像识别（1）
seo（1）
gcc（1）
无监督学习（1）
大数据（1）
https（1）
腾讯云开发者社区（1）
虚拟化（1）
防火墙（1）
聚类算法（1）
验证码（1）
apple（1）
break（1）
cell（1）
centos7（1）
checkout（1）
chrome（1）
class（1）
cmd（1）
com（1）
conda（1）
console（1）
cookie（1）
cookies（1）
date（1）
diff（1）
digits（1）
distinct（1）
driver（1）
duration（1）
explode（1）
gpu（1）
h2（1）
hdfs（1）
history（1）
import（1）
int（1）
intel（1）
ip（1）
key（1）
list（1）
ls（1）
lxml（1）
map（1）
matplotlib（1）
matrix（1）
max（1）
medium（1）
menu（1）
microsoft（1）
model（1）
mysql（1）
object（1）
pandas（1）
partition（1）
path（1）
plot（1）
post（1）
ps（1）
rank（1）
regexp（1）
row（1）
set（1）
socket（1）
split（1）
sum（1）
svm（1）
tar（1）
target（1）
text（1）
this（1）
zip（1）
编码（1）
登录（1）
对象（1）
翻译（1）
服务端（1）
工作（1）
函数（1）
镜像（1）
客户端（1）
命令行（1）
配置（1）
日志（1）
数据（1）
数组（1）
算法（1）
统计（1）
压缩（1）
异步（1）
异常（1）
字符编码（1）
搜索文章
搜索
搜索
关闭
FP-tree推荐算法
python
推荐系统
编程算法
其实在现在的推荐系统中，很少有只使用了一个推荐策略的推荐引擎，一般都是在不同的场景下使用不同的推荐策略从而达到最好的推荐效果，例如 Amazon 的推荐，它将基于用户本身历史购买数据的推荐，和基于用户当前浏览的物品的推荐，以及基于大众喜好的当下比较流行的物品都在不同的区域推荐给用户，让用户可以从全方位的推荐中找到自己真正感兴趣的物品。探索推荐引擎内部的秘密，第 1 部分: 推荐引擎初探
机器学习和大数据挖掘
2019-07-02
615
0
apriori推荐算法
编程算法
推荐系统
其实在现在的推荐系统中，很少有只使用了一个推荐策略的推荐引擎，一般都是在不同的场景下使用不同的推荐策略从而达到最好的推荐效果，例如 Amazon 的推荐，它将基于用户本身历史购买数据的推荐，和基于用户当前浏览的物品的推荐，以及基于大众喜好的当下比较流行的物品都在不同的区域推荐给用户，让用户可以从全方位的推荐中找到自己真正感兴趣的物品。探索推荐引擎内部的秘密，第 1 部分: 推荐引擎初探
机器学习和大数据挖掘
2019-07-02
974
0
没有更多了
社区活动
腾讯技术创作狂欢月
“码”上创作 21 天，分 10000 元奖品池！
立即发文
Python精品学习库
代码在线跑，知识轻松学
立即查看
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客，速成社区影响力并领取好礼
立即体验
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·千货材料·成员作品 最新动态
立即查看
领券
问题归档
专栏文章
快讯文章归档
关键词归档
开发者手册归档
开发者手册 Section 归档